Проектная работа¶

Рынок заведений общественного питания Москвы¶

Описание исследования. Инвесторы из фонда «Shut Up and Take My Money» решили открыть заведение общественного питания в Москве. Заказчики ещё не знают, что это будет за место: кафе, ресторан, пиццерия, паб или бар, — и какими будут расположение, меню и цены.

Цель исследования. Подготовить исследование рынка Москвы, найти интересные особенности и презентовать полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места.

Задачи исследования. Изучить датасет с исходными данными. Выполнить предобработку данных, провести анализ данных датасета, чтобы впоследствии выявить, какие исследования кофеен будут наиболее информативными для решения об открытии новой точки.

  1. Открытие данных
  2. Предобработка данных
  3. Анализ данных
    • Задача 1 - Количество объектов общественного питания по категориям
    • Задача 2 - Количество посадочных мест в местах по категориям
    • Задача 3 - Соотношение сетевых и несетевых заведений
    • Задача 4 - Топ-15 популярных сетей в Москве
    • Задача 5 - Общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам
    • Задача 6 - Распределение средних рейтингов по категориям заведений
    • Задача 7 - Фоновая картограмма со средним рейтингом заведений каждого района
    • Задача 8 - Картограмма с кластерами заведений
    • Задача 9 - Топ-15 улиц по количеству заведений
    • Задача 10 - Улицы, на которых находится только один объект общепита
    • Задача 11 - Фоновая картограмма со значениями средних чеков для каждого района
    • Задача 12 - Выводы
  4. Открытие кофейни
    • 1 - Количество кофеен, районы и особенности расположения
    • 2 - Круглосуточные кофейни
    • 3 - Рейтинги и их распределение по районам
    • 4 - Стоимость чашки капучино
  5. Презентация

Открытие данных¶

Задача:

  • Загрузитm данные о заведениях общественного питания Москвы.
  • Изучить общую информацию о датасете 
    - Сколько заведений представлено
- Что можно сказать о каждом столбце
- Значения какого типа они хранят

Исходные данные:

Файл moscow_places содержит датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года.
В таблице находятся следущие колонки:

  • name — название заведения
  • address — адрес заведения
  • category — категория заведения
  • hours — информация о днях и часах работы
  • lat — широта географической точки, в которой находится заведение
  • lng — долгота географической точки, в которой находится заведение
  • rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах
  • price — категория цен в заведении
  • avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона
  • middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill
  • middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill
  • chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым
  • district — административный район, в котором находится заведение
  • seats — количество посадочных мест
In [1]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from plotly import graph_objects as go
import seaborn as sns
from numpy import median
import folium
from folium import Map, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
from IPython.display import Image

Сохраним данные в переменные, и посмотрим как выглядит таблица с информацией о заведениях.

In [2]:
state_geo = 'https://code.s3.yandex.net/data-analyst/admin_level_geomap.geojson'
In [3]:
path = 'https://code.s3.yandex.net/datasets/moscow_places.csv'
mp = pd.read_csv(path)
mp.head()
Out[3]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0

Выведем информацию о типе и количестве данных в таблице:

In [4]:
mp.info()
mp.shape

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
Out[4]:
(8406, 14)

В таблице почти 8,5тыс. строк. Найдем пропуски в этих данных.

Предобработка данных¶

In [5]:
mp.isna().sum()
Out[5]:
name                    0
category                0
address                 0
district                0
hours                 536
lat                     0
lng                     0
rating                  0
price                5091
avg_bill             4590
middle_avg_bill      5257
middle_coffee_cup    7871
chain                   0
seats                3611
dtype: int64

Пропусков с ценами слишком много, если мы как-то будем их заполнять, результаты будут искажены. Пропуски в столбце с временем работы заведений мы не сможем заполнить, как и количество посадочных мест, к тому же пропуск тут может означать что посадочных мест просто нет, например в кофейнях и фастфудных точках с окошком выдачи.

Напишем функцию, отделяющую названия улиц от адреса, и перенесем их в новую колонку.

In [6]:
def split(index):
    address = index.split(',')
    return address[1]

mp['street'] = mp['address'].apply(split)

Напишем функцию, выделяющую заведения, работающие круглосуточно, в новой колонке таким заведениям будет присвоено значение True, в остальных случаях - False.

In [7]:
def hour(work):
    try:
        if 'круглосуточно' in work:
            return True
        else:
            return False
    except:
        return False
mp['is_24/7'] = mp['hours'].apply(hour)

На всякий случай заменим точки и другие знаки, которые могут встретиться в названиях(например, Яндекс.Лавка), на пробелы.

In [8]:
mp['name'] = mp['name'].replace(['.',',','-'], ' ')
mp['name'] = mp['name'].str.lower()

Попробуем найти явные дубликаты.

In [9]:
mp.duplicated().sum()
Out[9]:
0
In [10]:
mp[mp.duplicated(['name','address'], keep=False)]
Out[10]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
1430 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN 0 188.0 Волоколамское шоссе False
1511 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 188.0 Волоколамское шоссе False
2211 раковарня клешни и хвосты ресторан Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.810553 37.638161 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 150.0 проспект Мира False
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.810677 37.638379 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 150.0 проспект Мира False
3091 хлеб да выпечка булочная Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.738886 37.411648 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 276.0 Ярцевская улица False
3109 хлеб да выпечка кафе Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ NaN 55.738449 37.410937 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 276.0 Ярцевская улица False

Появилось три дубликата, такое количество не влияет на результаты, не будем их удалять.

Изменять колонку с названиями районов на сокращенные аббревиатуры не будем, иначе впоследствии исказятся результаты картограммы.

In [11]:
mp.groupby('name')['name'].count().sort_values(ascending=False).head(10)
Out[11]:
name
кафе                189
шоколадница         120
домино'с пицца       77
додо пицца           74
one price coffee     72
яндекс лавка         69
cofix                65
prime                50
хинкальная           44
шаурма               43
Name: name, dtype: int64
In [12]:
cafe = mp.query('name == "кафе"')
cafe.head(10)
Out[12]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
40 кафе кафе Москва, Ижорская улица, 18, стр. 1 Северный административный округ NaN 55.895115 37.524902 3.7 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Ижорская улица False
47 кафе кафе Москва, улица Маршала Федоренко, 7 Северный административный округ ежедневно, 11:00–00:00 55.880306 37.489760 2.8 NaN NaN NaN NaN 0 35.0 улица Маршала Федоренко False
108 кафе бар,паб Москва, МКАД, 82-й километр, вл18 Северо-Восточный административный округ NaN 55.908930 37.558777 4.2 NaN NaN NaN NaN 0 NaN МКАД False
123 кафе кафе Москва, Шенкурский проезд, 14 Северо-Восточный административный округ NaN 55.897794 37.591395 4.3 NaN NaN NaN NaN 0 50.0 Шенкурский проезд False
141 кафе кафе Москва, Дубнинская улица, 52, стр. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–20:00 55.896020 37.556072 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 70.0 Дубнинская улица False
159 кафе кафе Москва, Дмитровское шоссе, 163А Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.908830 37.538790 4.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Дмитровское шоссе False
183 кафе кафе Москва, Алтуфьевское шоссе, 106 Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.907607 37.588674 3.2 NaN NaN NaN NaN 0 6.0 Алтуфьевское шоссе True
189 кафе кафе Москва, парк Ангарские Пруды Северный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.880327 37.530786 3.2 NaN NaN NaN NaN 0 NaN парк Ангарские Пруды False
190 кафе кафе Москва, Алтуфьевское шоссе, 52А Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.878216 37.588239 4.5 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Алтуфьевское шоссе True
209 кафе кофейня Москва, Алтуфьевское шоссе, 52 Северо-Восточный административный округ пн-сб 09:00–20:00; вс 09:00–18:00 55.878024 37.587597 4.5 NaN NaN NaN NaN 0 18.0 Алтуфьевское шоссе False

Много заведений с названиями такого типа как "кафе" и "хинкальная", это все реальные заведения, по какой-то причине не указавшие названия, возможно их просто нет. Можно было бы удалить их, если бы они как-то влияли на подсчет популярных сетей, но они не сетевые. Они могут повлиять на результаты подсчета количества мест по категориям, не будем их удалять.

Найдем и поправим расхождения в некоторых названиях:

In [13]:
mp[mp['name'].str.contains('домино')]['name'].unique()
Out[13]:
array(["домино'с пицца", 'доминос пицца', "домино'с"], dtype=object)
In [14]:
mp['name'] = mp['name'].replace(["домино'с пицца", "домино'с"], 'доминос пицца')
In [15]:
mp[mp['name'].str.contains('шоколадница')]['name'].unique()
Out[15]:
array(['шоколадница', 'торты от сети кофеен шоколадница'], dtype=object)

Тут исправлять не будем, это два разных места.

Анализ данных¶

Задача 1¶

  • Выяснить, какие категории заведений представлены в данных.
  • Исследовать количество объектов общественного питания по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее.
  • Построить визуализации.

Посмотрим на список категорий столбца category

In [16]:
mp['category'].unique().tolist()
Out[16]:
['кафе',
 'ресторан',
 'кофейня',
 'пиццерия',
 'бар,паб',
 'быстрое питание',
 'булочная',
 'столовая']

Выведем количество заведений по категориям с помощью кругового графика, который заодно покажет и их процентное соотноошение.

In [17]:
category = pd.DataFrame(mp['category'].value_counts()).reset_index()
category.columns = ['category', 'count']
category
Out[17]:
category count
0 кафе 2378
1 ресторан 2043
2 кофейня 1413
3 бар,паб 765
4 пиццерия 633
5 быстрое питание 603
6 столовая 315
7 булочная 256
In [18]:
fig = px.bar(category.sort_values(by='count'), 
             x='count',
             y='category',
             text='count'
             )
fig.update_layout(title='Количество заведений в Москве по категориям',
                   xaxis_title='Количество заведений',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='Категории')
fig.show()

Самое большое количество заведений в Москве относится к категории кафе - 28.3%, далее следуют рестораны и кофейни. На последнем месте столовые(3.75%) и булочные(3.05%).

Задача 2¶

  • Исследовать количество посадочных мест в местах по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее.
  • Построить визуализации.
  • Проанализировать результаты и сделать выводы.
In [20]:
seats_med = mp.groupby('category', as_index=False)['seats'].agg('median')
seats_sum = mp.groupby('category', as_index=False)['seats'].agg('sum')

plt.rcParams ['figure.figsize'] = [10, 3]
plt.suptitle('Количество посадочных мест по категориям')
sns.set()
plt.subplots_adjust(top= 0.85 )

plt.subplot(1, 2, 1)
sns.barplot(y='seats', x='category', data=seats_med)
plt.xticks(rotation=70)
plt.title('Медиана количества посадочных мест')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('Количество')
plt.ylim([40,90]);

plt.subplot(1, 2, 2)
sns.barplot(y='seats', x='category', data=seats_sum)
plt.xticks(rotation=70)
plt.title('Общее количество посадочных мест')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('')

plt.figure(figsize=(10, 3))
sns.boxplot(x='seats', y='category', data=mp)
plt.xlim([0,400])
plt.title('Распределение количества посадочных мест')
plt.ylabel('Категории')
plt.xlabel('');

plt.tight_layout()
plt.show()

Меньше всего посадочных мест в булочных, больше всего в ресторанах, кафе и кофейнях. Среднее количество посадочных мест большинства категорий находится в диапазоне от 50 до 70.

Задача 3¶

  • Рассмотрите и изобразите соотношение сетевых и несетевых заведений в датасете. Каких заведений больше?
  • Какие категории заведений чаще являются сетевыми? Исследуйте данные и ответьте на вопрос графиком.

Построим график соотношения сетевых и не сетевых заведений в датасете.

In [21]:
plt.figure(figsize=(3, 3))
sns.countplot(data=mp, x='chain')
plt.title('Соотношение сетевых и не сетевых заведений')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('')
plt.gca().set_xticklabels(['не сетевое','сетевое']);
In [22]:
mp.groupby('chain')['name'].count().sort_values()
Out[22]:
chain
1    3205
0    5201
Name: name, dtype: int64

Видно, что не сетевых заведений больше - около 5000, не сетевых же чуть больше чем 3000.

Сгруппируем по сетевым и не сетым заведениям, и посчитаем их процентное соотношение

In [23]:
category = mp.groupby(['category', 'chain'], \
                 as_index = False)[['category']].count()
category['chain'] = category['chain'].apply(lambda x: 'сетевое' if x == 1 else 'не сетевое')

fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=category['chain'],
                             values=category['category'])]) 
fig.update_layout(title='Доли сетевых и не сетевых заведений',
                  width=400, 
                  height=500,
                  annotations=[dict(x=1.12,
                                    y=1.05,
                                    text='',
                                    showarrow=False)])
fig.show()

Сетевых заведений чуть меньше 40% а не сетевых чуть больше 60% от общего числа заведений.

Построим График соотношения сетевых и не сетевых заведений по категориям.

In [25]:
c_cat = mp.groupby(['category', 'chain'], \
                 as_index = False)[['name']].count()
c_cat = c_cat.sort_values(by='name',ascending = False)
c_cat['chain'] = c_cat['chain'].apply(lambda x: 'сетевое' if x == 1 else 'не сетевое')

fig = px.bar(c_cat.sort_values('name',ascending=True), x='name', y='category', text='name', color='chain')
fig.update_layout(title='Соотношение сетевых и не сетевых заведений по категориям',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=1000,
                   height=500,)
fig.show()

Сетевых заведений в соотношении к не сетевым больше по трем категориям - булочная, пиццерия и кофейня. В остальных категориях не сетевых заведений больше.

Посчитаем процент сетевых заведений от общего числа, и построим график распределения

In [27]:
mp_pivot = mp.pivot_table(index=['category'], columns='chain', values='name', aggfunc='count')
mp_pivot['total'] = mp_pivot[1] + mp_pivot[0]
mp_pivot['ratio'] = (mp_pivot[1] / mp_pivot['total'] * 100).round(1)
mp_pivot.columns = ['not_c', 'is_c', 'total', 'ratio']
mp_pivot = mp_pivot.reset_index()
In [28]:
fig = px.bar(mp_pivot.sort_values('ratio',ascending=True), x='ratio', y='category', text='ratio')
fig.update_layout(title='Процент сетевых заведений по категориям',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=700,
                   height=400,)

Задача 4¶

  • Сгруппировать данные по названиям заведений и найти топ-15 популярных сетей в Москве(количество заведений этой сети в регионе).
  • Построить подходящую для такой информации визуализацию. Ответить на вопросы: 
    - Знакомы ли вам эти сети?
- Есть ли какой-то признак, который их объединяет?
- К какой категории заведений они относятся?

Найдем топ 15 сетевых заведений по их количеству, сохраним в переменную и построим график.

In [30]:
gr_n = mp.query('chain == 1').groupby(['name','category'], \
                 as_index = False)[['rating']].count()
gr_n.columns = ['name', 'category', 'count']
gr_n = gr_n.reset_index().sort_values(by='count',ascending = False).head(15)
In [31]:
fig = px.bar(gr_n.sort_values(by='count', ascending=True), 
             x='count',
             y='name',
             text='count',
             color='category')
fig.update_layout(title='Топ-15 популярных сетей в Москве',
                   xaxis_title='Количество заведений',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='Категории')
fig.show()

По графику видно, что все заведения относятся к известным сетям Москвы. Больше всего заведений "Шоколадницы", меньше всего у "Drive Cafe". БОльшую часть списка занимают кофейни, на последнем месте пиццерии и одна булочная.

Задача 5¶

  • Выяснить, какие административные районы Москвы присутствуют в датасете.
  • Отобразить общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам. Проиллюстрировать эту информацию одним графиком.

Выведем еще раз уникальные названия районов.

In [33]:
mp['district'].unique().tolist()
Out[33]:
['Северный административный округ',
 'Северо-Восточный административный округ',
 'Северо-Западный административный округ',
 'Западный административный округ',
 'Центральный административный округ',
 'Восточный административный округ',
 'Юго-Восточный административный округ',
 'Южный административный округ',
 'Юго-Западный административный округ']

Построим график количества заведений в районах Москвы по категориям. В значениях для оси 'y' укажем аббревиатуры районов для удобного отображения графика.

In [34]:
district = mp.groupby(['district'], \
                 as_index = False)[['name']].count()
district = district.sort_values(by='name',ascending = False)

fig = px.bar(district.sort_values('name',ascending=True), x='name', y='district', text='name')
fig.update_layout(title='Количество заведений в районах Москвы',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=700,
                   height=400,)

for idx in range(len(fig.data)):
    fig.data[idx].y = ['СЗАО','ЮЗАО','ЮВАО','ВАО','ЗАО','СВАО','ЮАО','САО','ЦАО']

fig.show()

Видно, что самое большое количество заведений находится в центральном районе, и там же располагается наибольшее количество ресторанов, кафе и баров. В северо-западном районе находится наименьшее количество заведений всех типов. Среди остальных районов распределение количества всех категорий примерно схожее - лидируют бары, рестораны и кофейни.

Отобразим общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам одним графиком:

In [36]:
district = mp.groupby(['district','category'], \
                 as_index = False)[['name']].count()
district = district.sort_values(by='name',ascending = False)

fig = px.bar(district.sort_values('name',ascending=True), x='name', y='district', text='name', color='category')
fig.update_layout(title='Количество заведений в районах Москвы по категориям',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='Категории',
                   width=1000,
                   height=500,)

for idx in range(len(fig.data)):
    fig.data[idx].y = ['СЗАО','ЮЗАО','ЮВАО','ВАО','ЗАО','СВАО','ЮАО','САО','ЦАО']

fig.show()

В центральном районе больше всего ресторанов и кафе. Столовые и булочные на последнем месте.

Задача 6¶

Визуализировать распределение средних рейтингов по категориям заведений. Выяснить, сильно ли различаются усреднённые рейтинги в разных типах общепита.

Построим график средних рейтингов по категориям заведений.

In [38]:
plt.figure(figsize=(5, 3))
sns.barplot(x='category', y='rating', data=mp)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Средний рейтинг заведений по категориям')
plt.xlabel('Категории')
plt.ylabel('Рейтинг')
plt.ylim([3.8,4.5]);

Самый низкий средний рейтинг у точек быстрого питания, самый высокий у баров и пабов. В остальных категориях средние рейтинги почти на одном уровне.

Задача 7¶

Построить фоновую картограмму(хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района.

Выделим в переменную районы со средним рейтингом заведений и построим картограмму.

In [39]:
mean_rate = mp.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('mean').round(2)
mean_rate
Out[39]:
district rating
0 Восточный административный округ 4.17
1 Западный административный округ 4.18
2 Северный административный округ 4.24
3 Северо-Восточный административный округ 4.15
4 Северо-Западный административный округ 4.21
5 Центральный административный округ 4.38
6 Юго-Восточный административный округ 4.10
7 Юго-Западный административный округ 4.17
8 Южный административный округ 4.18
In [40]:
from folium import Map, Choropleth
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=mean_rate,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuRd',
    fill_opacity='0.6',
    legend_name='Средний рейтинг заведений по районам'
).add_to(m)
m
Out[40]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Видно, что наибольший рейтинг в центральном округе, на втором месте северный округ. Наименьшие рейтинги в юго-восточном районе. В остальных районах рейтинг заведений примерно одинаковый.

Задача 8¶

Отобразить все заведения датасета на карте с помощью кластеров средствами библиотеки folium.

Построим картограмму, к названиям заведений добавим также категорию.

In [42]:
from folium import Map, Marker
# импортируем кластер
from folium.plugins import MarkerCluster

moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['category']}",
    ).add_to(marker_cluster)
    
mp.apply(create_clusters, axis=1)
m
Out[42]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Задача 9¶

  • Найти топ-15 улиц по количеству заведений.
  • Построить график распределения количества заведений и их категорий по этим улицам. Проиллюстрировать эту информацию одним графиком.

Найдём топ-15 улиц по количеству заведений и построим график:

In [44]:
gr_str = mp.groupby(['street'], \
                 as_index = False)[['name']].count()
gr_str = gr_str.sort_values(by='name',ascending = False).head(15)
In [45]:
fig = px.bar(gr_str.sort_values('name',ascending=True), x='name', y='street', text='name')
fig.update_layout(title='Топ 15 улиц по количеству заведений',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=700,
                   height=500,)
fig.show()

Наибольшее общее количество заведений находится на проспекте Мира, и больше всего там кафе и ресторанов. Далее идет Ленинский проспект с ресторанами, кафе и кофейнями. Последнее место делят Новоясеневский проспект и Пресненская набережная.

Задача 10¶

Найти улицы, на которых находится только один объект общепита. Что можно сказать об этих заведениях?

Сохраним информацию о одинственных заведениях на улицах

In [47]:
one = mp.groupby('street').count()
one = one.query('address == 1').reset_index()
only = list(one['street'])
only = mp[mp['street'].isin(only)]
only.shape
Out[47]:
(458, 16)
In [48]:
only.groupby('category')['name'].count().sort_values(ascending=False)
Out[48]:
category
кафе               160
ресторан            93
кофейня             84
бар,паб             39
столовая            36
быстрое питание     23
пиццерия            15
булочная             8
Name: name, dtype: int64

Вышла довольно длинная таблица. Больше всего заведений категории кафе. Посмотрим на расположение заведений на карте:

In [49]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
one = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(one)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['category']}",
    ).add_to(marker_cluster)
    
only.apply(create_clusters, axis=1)
one
Out[49]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Больше всего улиц с одним заведением находится в центре, остальные точки встречаются у парков, кладбищ и промзон.

Задача 11¶

  • Посчитать медиану этого столбца для каждого района, использовать это значение в качестве ценового индикатора района.
  • Построить фоновую картограмму (хороплет) с полученными значениями для каждого района. Проанализировать цены в центральном административном округе и других. Предположить, как удалённость от центра влияет на цены в заведениях.
In [51]:
mean_price = mp.groupby('district', as_index=False)['middle_avg_bill'].agg('median').round()
mean_price
Out[51]:
district middle_avg_bill
0 Восточный административный округ 575.0
1 Западный административный округ 1000.0
2 Северный административный округ 650.0
3 Северо-Восточный административный округ 500.0
4 Северо-Западный административный округ 700.0
5 Центральный административный округ 1000.0
6 Юго-Восточный административный округ 450.0
7 Юго-Западный административный округ 600.0
8 Южный административный округ 500.0
In [52]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=mean_price,
    columns=['district', 'middle_avg_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBuGn',
    fill_opacity='0.6',
    legend_name='Медиана средних цен по районам'
).add_to(m)

m
Out[52]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Посмотрим на взаимосвязь рейтинга и среднего чека заведения

In [54]:
p = sns.jointplot(x='rating', y ='middle_avg_bill', data=mp, ylim=(0,8000),  ratio=5, marginal_ticks=True)
p.fig.suptitle('Взаимосвязь суммы среднего чека и рейтинга заведений')
p.fig.tight_layout()
p.fig.set_figwidth(8)
p.fig.set_figheight(3)
p.fig.subplots_adjust(top=0.95)
p.ax_joint.set_xlabel('Рейтинг')
p.ax_joint.set_ylabel('Сумма чека')
plt.show();

Видно, что чем выше рейтинг заведения, тем выше сумма среднего чека.

Задача 12¶

Вывод

Мы проанализировали датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года, построили графики и картограммы, и сделали несколько выводов о полученной информации:

  • Подсчет количества заведений по категориям показал, что больше всего в Москве заведений, относящихся к категории кафе. Это может быть обусловлено тем, что понятие кафе как заведение довольно размыто, в эту категорию можно отнести довольно много разнообразных мест общественного питания, в том числе и кофейни. На втором месте по количеству заведений кофейни. Не удивительно, в Москве они на каждом шагу. На последнем месте столовые и булочные. Малое количество столовых возможно обусловлено тем, что сейчас это уже пережиток прошлого и особой популярностью у населения не пользуются. Булочные так же могут оказаться в категории кофеен, и там и там часто продают и выпечку и кофе.
  • По количеству посадочных мест в общем по Москве лидируют рестораны, и это очевидно - ресторан сам по себе подразумевает наличие сидячего места, в отличие от баров. На втором месте кафе, под которым может иметься все что угодно, от кальянной до бистро. Точки быстрого питания обычно не имеют посадочных мест, как и булочные, этим обусловлено то что они на последнем месте.
  • Не сетевых заведений больше по отношению к сетевым почти в половину. Сетевых заведений в соотношении к не сетевым больше по трем категориям - булочная, пиццерия и кофейня. В остальных категориях не сетевых заведений больше.
  • Мы нашли топ 15 популярных сетевых заведений в Москве. Лидирует по количеству заведений Шоколадница. Самые часто встречающиеся пиццерии это Додо пицца и Доминос. Больше всего точек среди ресторанов у Яндекс Лавки. Скорее всего, это пункты сбора заказов, а в этой категории она оказалось потому что осуществляет доставку из ресторанов Москвы. В конце списка единственная булочная - Буханка - 25 точек в Москве.
  • В датасете присутствуют все административные районы Москвы. Самое большое количество заведений находится в центральном районе, и там же располагается наибольшее количество ресторанов, кафе и баров. В северо-западном районе находится наименьшее количество заведений всех типов. Среди остальных районов распределение количества всех категорий примерно схожее - лидируют бары, рестораны и кофейни.
  • График распределения средних рейтингов по категориям показал, что самый низкий средний рейтинг у точек быстрого питания, и это очевидно. Самый высокий у баров и пабов - тоже не удивительно, люди ставят хорошие рейтинги чаще в заведениях где отдыхают и развлекаются. В остальных категориях средние рейтинги почти на одном уровне.
  • Отображение средних рейтингов по районам на карте помогло понять, что выше всего рейтинги в Центральном районе. Это естественно, в центре и количество заведений больше, и качество оказываемого обслуживания выше.
  • Мы нашли топ 15 улиц по количеству заведений. На первом месте проспект Мира - более 150 заведений, на втором Ленинский - примерно 80. Это одни из самых длиннных улиц Москвы (9км и 14км). На последнем месте Пресненская набережная - короткая улица, для которой и 18 заведений это много, но она находится в "Москва-Сити", это всё объясняет.
  • Мы нашли улицы, где находится всего одно заведение. В основном эти точки сосредоточены в центре города, где много маленьких улиц и переулков. В большей отдалённости от центра улицы с одним заведением находятся возле парков, кладбищ и промзон.
  • Отображение средних цен по районам показало, что самые высокие цены в Центральном округе, что очевидно, и в Западном административном округе, вероятно, из-за соседства с Деловым центром, наличием в этом округе аэропорта, вокзала, здания МГУ и в целом высокой стоимости аренды.
  • Мы нашли взаимосвязь среднего чека и рейтинга заведения - очевидно, что чем высокий рейтинг заведения говорит о качественном обслуживании, и соответственно, о более высоких ценах.

Открытие Кофейни¶

  • Сколько всего кофеен в датасете? В каких районах их больше всего, каковы особенности их расположения?
  • Есть ли круглосуточные кофейни?
  • Какие у кофеен рейтинги? Как они распределяются по районам?
  • На какую стоимость чашки капучино стоит ориентироваться при открытии и почему?

Количество кофеен, количество кофеен по районам и особенности их расположения

Сделаем срез со всеми кофейнями датасета и выведем количество получившихся строк.

In [55]:
coffee = mp.query('category == "кофейня"')
coffee.shape
Out[55]:
(1413, 16)

1413 кофеен. Сгруппируем их по районам и выведем их количество.

In [56]:
bean = coffee.groupby(['district'], \
                 as_index = False)[['name']].count()
bean = bean.sort_values(by='name',ascending = False)
In [57]:
fig = px.bar(bean.sort_values('name'), x='name', y='district', text='name')
fig.update_layout(title='Количество кофеен в районах Москвы',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=700,
                   height=500,)

for idx in range(len(fig.data)):
    fig.data[idx].y = ['СЗАО','ЮВАО','ЮЗАО','ВАО','ЮАО','ЗАО','СВАО','САО','ЦАО']
fig.show()

Больше всего кофеен в Центральном районе, меньше всего - в Северо-Западном.

Попробуем понять особенности расположения кофеен, отобразив их на карте.

In [59]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)
    
coffee.apply(create_clusters, axis=1)
m
Out[59]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

В основном кофейни располагаются у метро и вокзалов, в местах большого скопления народа.

Круглосуточные кофейни

Найдем количество круглосуточных кофеен по районам.

In [61]:
c_24 = coffee.loc[coffee['is_24/7'] == True].groupby(['district'], as_index=False)[['name']].count()
display(c_24.sort_values('name', ascending=False))
district name
5 Центральный административный округ 38
1 Западный административный округ 11
7 Юго-Западный административный округ 7
2 Северный административный округ 6
0 Восточный административный округ 5
3 Северо-Восточный административный округ 4
4 Северо-Западный административный округ 3
6 Юго-Восточный административный округ 1
8 Южный административный округ 1

Круглосуточных кофеен в общем мало, и они в основном расположены в Центральном районе, там и вокзалы, и ночная жизнь.

Рейтинги и их распределение по районам

Получим средние рейтинги по районам и выведем их на карте для наглядности.

In [62]:
coffee_rating = coffee.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('mean')
display(coffee_rating)
district rating
0 Восточный административный округ 4.282857
1 Западный административный округ 4.195333
2 Северный административный округ 4.291710
3 Северо-Восточный административный округ 4.216981
4 Северо-Западный административный округ 4.325806
5 Центральный административный округ 4.336449
6 Юго-Восточный административный округ 4.225843
7 Юго-Западный административный округ 4.283333
8 Южный административный округ 4.232824
In [63]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

m3 = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=coffee_rating,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='RdPu',
    fill_opacity='0.6',
    
    legend_name='Рейтинги кофеен по районам'
).add_to(m3)

m3
Out[63]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

В целом рейтинги не сильно отличаются - все в районе 4. Выше всего эти показатели в Центральном и Северо-Западном районе, ниже всего в Западном и Северо-Восточном.

Средняя стоимость чашки кофе по районам

In [65]:
coffee['middle_coffee_cup'].describe()
Out[65]:
count     521.000000
mean      175.055662
std        89.753009
min        60.000000
25%       124.000000
50%       170.000000
75%       225.000000
max      1568.000000
Name: middle_coffee_cup, dtype: float64

По Москве минимальная стоимость чашки кофе - 60р, максимальная - 1568р.

Выведем среднюю стоимость чашки по районам.

In [66]:
mean_coffee = coffee.groupby('district', as_index=False)['middle_coffee_cup'].agg('median')

fig = px.bar(mean_coffee.sort_values('middle_coffee_cup'), x='middle_coffee_cup', y='district', text='middle_coffee_cup')
fig.update_layout(title='Средняя стоимость чашки кофе по районам',
                   xaxis_title='',
                   yaxis_title='',
                   legend_title='',
                   width=700,
                   height=400,)

for idx in range(len(fig.data)):
    fig.data[idx].y = ['ВАО','ЮВАО','ЮАО','САО','СВАО','СЗАО','ЗАО','ЦАО','ЮЗАО']
fig.show()

В Юго-Западном районе средняя цена чашки самая высокая - 198р. Немногим меньше цены в Центральном и Западном районе. На втором месте следущая тройка - СЗАО, СВАО и САО. В остальных районах средняя цена чашки кофе ниже всего.

In [68]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

m3 = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=mean_coffee,
    columns=['district', 'middle_coffee_cup'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity='0.6',
    
    legend_name='Средняя цена чашки кофе по районам'
).add_to(m3)

m3
Out[68]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

  • Кофейни входят в тройку самых популярных заведений Москвы, и для открытия новой точки не потребуется так много вложений, как в кафе или ресторан.

  • Наибольшее количество кофеен находится в Центральном округе москвы, а наименьшее - в Северо-Западном, где не будет конкуренции.

  • Для открытия кофейни в Центральном районе, стоит ориентироваться на цену чашки кофе чуть ниже средней, чтобы повысить конкурентоспособность точки.

  • Для открытия кофейни в Северо-Западном районе, можно установить стоимость чашки кофе чуть выше средней по району, ведь в округе всего 62 кофейни, и какая-либо конкуренция будет не ощутима.

Презентация¶

Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/1Th2sxdTwiExbHddnK0-mD3ibVbHmpigpskehpjSU22o/edit?usp=sharing

In [ ]: